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前言

有道是有反爬虫就有反反爬虫，这篇就从TLS指纹识别说起。

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TLS指纹

什么是TLS指纹

TLS指纹是一种用于识别和验证TLS（传输层安全）通信的技术。

TLS指纹可以通过检查TLS握手过程中使用的密码套件、协议版本和加密算法等信息来确定TLS通信的特征。由于每个TLS实现使用的密码套件、协议版本和加密算法不同，因此可以通过比较TLS指纹来判断通信是否来自预期的源或目标。

TLS指纹可以用于检测网络欺骗、中间人攻击、间谍活动等安全威胁，也可以用于识别和管理设备和应用程序。

TLS指纹识别原理（ja3算法）： https://github.com/salesforce/ja3

测试TLS指纹

测试一下不同客户端之间的指纹差异（ja3_hash）
测试网站： https://tls.browserleaks.com/json

• ubuntu 20.04
  

• centos
  

• window10
  

• chrome
  

• python3.9
  

可见不同的客户端都存在区别，针对最后一个python的ja3_text做一个简单的说明

• 第一个值 771 ：表示 JA3 版本，即用于生成指纹的 JA3 脚本的版本。
• 第二个值 4866-4867-4865-49196-49200-49195-49199-163-159-162-158-49327-49325-49188-- 49192-49162-49172-49315-49311-107-106-57-56-49326-49324-49187-49191-49161-49171-49314-49310-103-64-51-50-52393-52392-49245-49249-49244-49248-49267-49271-49266-49270-52394-49239-49235-49238-49234-196-195-190-189-136-135-69-68-157-156-49313-49309-49312-49308-61-60-53-47-49233-49232-192-186-132-65-255：表示加密套件，即客户端可以支持的加密算法。
• 第三个值 0-11-10-35-22-23-13-43-45-51-21：表示支持的压缩算法。
• 第四个值 29-23-30-25-24：表示支持的 TLS 扩展，如 SNI。
• 第五个值 0-1-2：表示支持的 elliptic curves，即椭圆曲线算法。

绕过TLS指纹

绕过就是伪造成合法客户端就行，简单来说，就是伪装ja3_text值，让其不被拦截即可，以修改支持的加密算法为主。

使用原生urllib

实现

import urllib.request
import ssl

url = 'https://tls.browserleaks.com/json'
req = urllib.request.Request(url)
resp = urllib.request.urlopen(req)
print(resp.read().decode())

# 伪造TLS指纹
context = ssl.create_default_context()
context.set_ciphers("ECDHE-RSA-AES128-GCM-SHA256+ECDHE+AESGCM")

url = 'https://tls.browserleaks.com/json'
req = urllib.request.Request(url)
resp = urllib.request.urlopen(req, context=context)
print(resp.read().decode())

效果

使用其他成熟库！！

可以试试curl_cffi这个库,他是基于requests，所以语法基本一样

Unlike other pure python http clients like httpx or requests, curl_cffi can impersonate browsers’ TLS signatures or JA3 fingerprints. If you are blocked by some website for no obvious reason, you can give this package a try.

也可以试试pyhttpx、pycurl这两个库
安装

pip install curl_cffi --upgrade

实现

from curl_cffi import requests

print("edge99:", requests.get("https://tls.browserleaks.com/json", impersonate="edge99").json().get("ja3_hash"))
print("chrome110:", requests.get("https://tls.browserleaks.com/json", impersonate="chrome110").json().get("ja3_hash"))
print("safari15_3:", requests.get("https://tls.browserleaks.com/json", impersonate="safari15_3").json().get("ja3_hash"))

# 支持代理
proxies = {"https": "http://localhost:7890"}
r = requests.get("https://tls.browserleaks.com/json", impersonate="safari15_3", proxies=proxies)
print(r.json().get("ja3_hash"))

效果

**支持伪造的浏览器列表如下:**随便挑一个就行了

修改requests底层代码

requests 库的 SSL/TLS 认证是基于 urllib3 库实现的，所以改底层就是改urllib3的代码

修改相关SSL代码，文件地址一般为site-packages/urllib3/util/ssl_.py

# A secure default.
# Sources for more information on TLS ciphers:
#
# - https://wiki.mozilla.org/Security/Server_Side_TLS
# - https://www.ssllabs.com/projects/best-practices/index.html
# - https://hynek.me/articles/hardening-your-web-servers-ssl-ciphers/
#
# The general intent is:
# - prefer cipher suites that offer perfect forward secrecy (DHE/ECDHE),
# - prefer ECDHE over DHE for better performance,
# - prefer any AES-GCM and ChaCha20 over any AES-CBC for better performance and
#   security,
# - prefer AES-GCM over ChaCha20 because hardware-accelerated AES is common,
# - disable NULL authentication, MD5 MACs, DSS, and other
#   insecure ciphers for security reasons.
# - NOTE: TLS 1.3 cipher suites are managed through a different interface
#   not exposed by CPython (yet!) and are enabled by default if they're available.

修改这里的加密算法为你想要的，不嫌麻烦也可以去继承重写就不用改代码了

DEFAULT_CIPHERS = ":".join(
    [
        "ECDHE+AESGCM",
        "ECDHE+CHACHA20",
        "DHE+AESGCM",
        "DHE+CHACHA20",
        "ECDH+AESGCM",
        "DH+AESGCM",
        "ECDH+AES",
        "DH+AES",
        "RSA+AESGCM",
        "RSA+AES",
        "!aNULL",
        "!eNULL",
        "!MD5",
        "!DSS",
    ]
)

修改前

修改后

Akamai指纹相关（HTTP/2指纹）

什么是Akamai指纹

Akamai Fingerprint是Akamai Technologies公司提供的一种防止恶意机器人和自动化攻击的技术，它基于浏览器指纹识别技术。

浏览器指纹是一种用于识别Web浏览器的技术，它通过收集并分析浏览器的各种属性和行为，如用户代理字符串、插件、字体、语言、屏幕分辨率等信息来识别浏览器。浏览器指纹在互联网安全领域得到了广泛应用，可以用于检测和识别恶意机器人、欺诈行为、网络钓鱼等。

Akamai Fingerprint利用了浏览器指纹技术，将其与其他安全技术结合起来，以识别和拦截自动化攻击。它可以在不影响用户体验的情况下，对访问网站的浏览器进行识别和验证，防止自动化攻击、账户滥用和数据泄露等安全问题。

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可以在 https://tls.peet.ws/api/all 看到详细的指纹，主要有如下内容

指纹为：1:65536,2:0,3:1000,4:6291456,6:262144|15663105|0|m,a,s,p

1. 1:65536: HEADER_TABLE_SIZE，即头部表大小为64KB，指的是用于存储请求头和响应头的大小，它是可以调整的。这个字段指明了使用64KB的头部表大小。

2. 2:0: HTTP2_VERSION，指示此请求使用的HTTP/2版本。0表示H2，表示启用了HTTP/2协议。

3. 3:1000:== MAX_CONCURRENT_STREAMS==，即最大并发流数，指的是在任何给定时间内，客户端和服务器端可以并行发送的最大请求数量。这个字段指明了最大并发流数为1000。

4. 4:6291456: INITIAL_WINDOW_SIZE，即初始流窗口大小，指的是初始的流控窗口大小，即客户端可以发送的最大字节数量。这个字段指明了初始流窗口大小为6MB（即6291456字节）。

5. 6:262144|15663105|0|m,a,s,p
   : 以竖杠“|”分隔。具体含义如下：

   • 6:262144: MAX_HEADER_LIST_SIZE，即动态表大小，指的是接收方可以接收的最大HTTP头部大小。这个字段指明了动态表大小为256KB（即262144字节）。
   • 15663105: WINDOW_UPDATE，表示收到了WINDOW_UPDATE帧，并且窗口大小增加了15663105个字节。
   • 0: no compression，表示不启用头部压缩。
   • 以 :开头的 header 的第一个字符参与编码，多个逗号隔开。如 :method、:authority、:scheme、:path 编码为 m,a,s,p

可在 Passive Fingerprinting of HTTP/2 Clients中查看详细细节

测试Akamai指纹

测试网站: https://tls.browserleaks.com/json

• window 10(不知道是不是curl版本问题导致不行, 参考上面的Ubuntu的curl是可以的)
  

• centos(不知道是不是curl版本问题导致不行, 参考上面的Ubuntu的curl是可以的)
  

• chrome
  

• python
  
  可以看到用python requests直接为空被拦截在外了

绕过Akamai指纹

伪造指纹中特定的字段即可。

使用其他成熟库

还是刚才的 curl_cffi这个库，因为这个库主打的就是模拟各种指纹

from curl_cffi import requests

print("edge99:", requests.get("https://tls.browserleaks.com/json", impersonate="edge99").json().get("akamai_hash"))
print("chrome110:", requests.get("https://tls.browserleaks.com/json", impersonate="chrome110").json().get("akamai_hash"))
print("safari15_3:", requests.get("https://tls.browserleaks.com/json", impersonate="safari15_3").json().get("akamai_hash"))

效果
可以看到已经获取到

实操

https://ascii2d.net 存在CloudFlare的指纹护盾，拒绝爬虫，测试一下。

直接请求title显示这个Just a moment…，这个明显是五秒盾了

尝试绕过一下

from curl_cffi import requests

print(requests.get("https://ascii2d.net", impersonate="chrome110").text)

效果，可以看得出正确获取到了

参考

绕过 Cloudflare 指纹护盾
SSL 指纹识别和绕过
HTTP2指纹识别(一种相对不为人知的网络指纹识别方法)